12、分布式流数据收集方案的探索与实践

分布式流数据收集方案的探索与实践

1. 引言

在分布式系统中，流数据的收集是一个关键问题。接收负载和传输负载通常与每小时要发送和接收的传感器数据流中的传感器数据片数量成正比。假设从节点 $N_p$ 到 $N_q$（$q \neq p$；$p, q = 1, \ldots, n$）每小时要传输的传感器数据片数量为 $R(p, q)$，从源节点 $S$ 到 $N_q$ 的数量为 $R(0, q)$。

2. 基于跳过图（Skip Graphs）和相位差的方法

2.1 跳过图（Skip Graphs）

跳过图是一种覆盖网络，它将跳表应用于对等（P2P）模型中。在跳过图中，节点按键的升序排序，并在节点之间创建双向链接。每个节点加入时会被分配一个整数值，称为“成员向量”。基于这个成员向量，每个节点在多个级别上与其他节点创建链接。

当搜索单个键及其分配的节点时，查询会通过较高级别的链接转发到其他节点，因为较高级别的链接可以用更少的跳数更有效地到达搜索的键。对于指定要搜索的键的开始和结束的范围查询，查询会被转发到键在范围内或小于范围结束的节点。键搜索的跳数表示为 $O(\log n)$，其中 $n$ 是节点的数量。此外，每个节点上的平均链接数表示为 $\log n$。

以下是一个简单的传感器数据收集示例表格：
| 时间 | $N_1$（周期 = 1） | $N_2$（周期 = 2） | $N_3$（周期 = 2） | $N_4$（周期 = 3） |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| 0 | * | * | * | * |
| 1 | * | |